使用Python对股票数据进行数据分析(一） |
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使用Python对股票数据进行数据分析(一）
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使用Python对股票数据进行数据分析(一）-计算日线行情、5日均线、10日均线行情并显示
各种炒股软件上可以显示各种技术指标，可以帮助投资者进行技术分析。这些股市中的这些指标都是怎么计算出来的呢？这里使用python的pandas库来进行计算。后期可能使用一些专门金融分析的库，比如talib库等进行分析。 一、获取数据这里需要获取的数据是股票的日线行情，这里使用tushare进行获取，以‘贵州茅台’股票进行分析。 #获取贵州茅台2019年12月1日以来的日线数据 daily = pro.daily(ts_code = '600519.SH',start_date = '20191201') #将trade_date列，转化为日期格式 daily['trade_date'] = pd.to_datetime(daily['trade_date'], format="%Y%m%d") #删除无用的列 daily = daily[['trade_date', 'close']]运行后结果如下：
代码如下，通过pandas的rolling函数，计算5日均线数据： #按照时间顺序升序排列 daily.sort_values('trade_date', inplace = True) ma_list = [5, 10, 20] for ma in ma_list: daily['ma_' + str(ma)] = daily['close'].rolling(ma).mean() print(daily)输出结果，可以看到5日均线数据的前4天是没有数据的，因为这个时候还没有到5天，无法计算5日均线：
使用matplotlib进行作图，以日期列作为横坐标，收盘价、5日均线、10日均线、20日均线作为纵坐标进行作图显示，并保存图像。 #收盘价作图 plt.plot(daily['trade_date'], daily['close'], '-', label = 'close') for ma in ma_list: #ma作图 plt.plot(daily['trade_date'], daily['ma_' + str(ma)], '-', label = 'ma_' + str(ma)) plt.gcf().autofmt_xdate() #显示文字 plt.legend() #显示图片 plt.savefig('all.png') plt.show()图片输出如下：
使用tushare pro 数据需要免费注册，取得token。点击免费注册获取token或者https://tushare.pro/register?reg=287337，免费注册，获取token。 就到这里了，看看是不是和股票软件显示的一样的。有个这个数据是不是可以激发你的灵感。比如自己写一个程序，当10日均线小于5日均线，并且10日均线大约20日均线的时候，发出提醒。赶紧动起手来吧，实现你的千奇百怪的想法，祝各位早日实现财务自由的梦想~~ |
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